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Intégration de Python dans Power BI

Intégrer Python dans Power BI
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Utilisation de Python avec Power BI Desktop

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont :
1. Comprendre comment intégrer Python dans Power BI.
2. Apprendre à utiliser Python pour l'importation et la transformation des données.
3. Créer des visualisations personnalisées en utilisant Python.

Résumé

Dans cette leçon, nous explorerons comment intégrer Python dans Power BI pour réaliser des importations, transformations et visualisations de données.

Description

Cette vidéo explique les différentes manières d'intégrer Python dans Power BI. Elle couvre les trois principales utilisations de Python dans Power BI Desktop : l'importation des données, les transformations via Power Query Editor et la création de visualisations personnalisées. L'auteur présente en détail les étapes de configuration nécessaire, incluant l'installation de Python et de Visual Studio Code, ainsi que l'importation de bibliothèques comme Pandas et Matplotlib. Finalement, la vidéo aborde les limitations et conditions d'utilisation de Python avec Power BI, telles que la nécessité d'une licence Power BI Pro pour les visualisations et les restrictions concernant le volume de données.

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Questions - réponses

Quelle est la première étape pour intégrer Python dans Power BI?
La première étape pour intégrer Python dans Power BI est de vérifier que Python est installé sur votre machine et de télécharger les packages nécessaires comme Pandas et Matplotlib.
Pourquoi une passerelle est-elle nécessaire lors de l'utilisation de scripts Python pour l'importation de données?
Une passerelle est nécessaire pour utiliser le rapport au niveau de Power BI Services lorsque les données sont extraites via un script Python afin de permettre la communication entre Power BI et les sources de données.
Quels sont les avantages de l'intégration de Python dans Power BI pour les visualisations?
L'intégration de Python permet de créer des visualisations personnalisées en utilisant des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn, offrant ainsi plus de flexibilité et des possibilités de visualisation avancées qui ne sont pas possibles avec les visuels natifs de Power BI.

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